课程内容
课程采用“四阶段进阶”体系，构建全栈技术能力。
基础筑基：覆盖Python与PyTorch核心工具，解析Transformer架构及BERT、GPT等经典模型原理，搭配数学基础（线性代数、概率统计）的工程化应用。
专项突破：聚焦LLM微调（LoRA技术）、模型量化（TensorRT）、多模态融合（CLIP架构）等核心技术，新增星盾安全架构、AI多模态交互等前沿内容。
工程化实战：通过金融风控、医疗文档分析、智能制造预测性维护等企业级项目，掌握LangChain、向量数据库、K8s部署等全流程技能。
架构进阶：学习千亿参数模型训练pipeline、DeepSpeed并行计算及模型服务平台设计，探索量子-经典混合模型等前沿方向。
课程特色
技术栈前沿性：同步2025年最新工具链，涵盖PyTorch 2.1、LangChain 1.5、DeepSpeed 1.12等，适配华为云ModelArts等主流平台。
实战场景落地：采用银行脱敏交易数据、三甲医院病历等真实数据，提供NVIDIA A100集群实训环境，还原从需求分析到上线监控的全流程闭环。
能力双轨培养：兼顾技术专家路线与架构师路线，融入产品思维与项目管理内容。
经验迁移适配：针对传统开发者设计转型路径，实现Java等技术经验向AI系统设计的迁移复用。
课程目标
技术能力：掌握大模型架构设计、训练优化、部署运维全链路技术，能独立完成垂直领域大模型解决方案设计。
工程能力：具备多机多卡分布式训练、模型轻量化及高并发服务架构设计能力，保障系统性能与可扩展性。
职业适配：满足企业对AI架构师的核心需求，能将业务需求转化为技术方案，实现商业价值量化。
前沿视野：建立技术雷达体系，具备追踪学术前沿、适配新技术的持续学习能力。
适合对象
有3年以上开发经验的技术人员，希望转型AI架构师，实现经验升维迁移者；
人工智能、计算机相关专业在校生或初级从业者，寻求技术深度突破，瞄准高端岗位者；
企业技术团队核心成员、研发负责人，需主导AI项目落地，设计企业级大模型系统者；
具备基础编程能力，想深耕分布式AI系统领域，掌握前沿技术的技术爱好者。
